Codestral – Mistral AI推出的代码生成模型，支持80+编程语言

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Codestral是什么

Codestral是法国人工智能初创公司Mistral AI推出的一款代码生成AI模型，专为提高软件开发效率而设计，支持超过80种编程语言，包括但不限于Python、Java、C、C++等主流语言，以及Swift、Fortran等特定领域语言。Codestral能够理解自然语言指令，帮助开发者快速完成编程任务，如编写代码、生成测试用例和补全部分代码。作为一个220亿参数的模型，Codestral在性能和响应时间方面超越了以往的代码生成模型。

Codestral的基本信息

模型名称	Codestral-22B-v0.1
模型参数量	220亿
上下文窗口	32k
模型许可	MNPL（非生产许可），即非商业用途的研究和测试目的
支持的编程语言	80+

Codestral的主要功能

代码补全：Codestral能够理解开发者正在编写的代码，并预测接下来可能需要的代码片段进行自动补全。不仅节省了开发者敲击键盘的时间，还减少了因手动输入造成的错误。
代码生成：开发者可以通过向Codestral提供一段自然语言描述，请求生成特定功能的代码。Codestral能够理解这些描述，并生成符合要求的代码段。
编写测试：Codestral可以帮助开发者自动生成测试代码，这有助于确保新编写的功能按预期工作，并且没有引入新的错误。
多语言兼容：Codestral支持80多种编程语言，无论开发者使用哪种语言，Codestral都能提供相应的帮助。
错误检测与修复：在代码编写过程中，Codestral能够识别潜在的错误和bug，并提供修复建议或自动修复它们，从而提高代码的质量和稳定性。
代码理解和解释：Codestral能够分析代码并解释其功能，这对于学习和理解他人的代码尤其有用。
交互式编程辅助：Codestral的对话式界面允许开发者与模型进行自然语言交互，提出问题或请求帮助，Codestral能够提供即时的反馈和建议。
文档和注释生成：Codestral还能够根据生成的代码自动创建文档和注释，帮助开发者更好地维护和理解代码。
代码重构建议：Codestral可以分析现有代码并提出改进建议，帮助开发者优化代码结构，提高代码的可读性和可维护性。

Codestral的性能表现

上下文窗口：Codestral具有32k的上下文窗口，这使得它在处理长距离依赖和复杂代码结构时，相较于其他模型（如CodeLlama 70B的4k、8k或DeepSeek Coder 33B的16k）有更出色的表现。
性能/延迟：作为一个22B参数的模型，Codestral在代码生成的性能和延迟方面设定了新的行业标准，特别是在RepoBench的评估中，它在长距离代码生成任务上优于其他模型。
编程语言评估：
- Python：在HumanEval pass@1中，Codestral达到了81.1%的通过率，显示出优秀的Python代码生成能力。
- 多语言评估：Codestral在C++、bash、Java、PHP、Typescript和C#等语言上的HumanEval pass@1评估显示，它具有跨语言的代码生成能力，平均通过率为61.5%。
Fill-in-the-Middle（中间填充）性能：在Python、JavaScript和Java的HumanEvalFIM评估中，Codestral的中间填充性能与DeepSeek Coder 33B相比，显示出高准确率，其中JavaScript和Java的通过率分别为89.4%和95.1%。
业界评价：多位专家和开发者对Codestral的性能给予了高度评价，认为它在速度和质量上都达到了前所未有的水平，特别是在与LlamaIndex和LangChain等应用框架的集成中，Codestral显示出快速、准确的代码生成能力。